برداشت کلی شما از مقاله‌ی داده‌شده چیست؟

مقاله: نظریه teletraffic (به انگلیسی: مهندسی ترافیک (مخابرات)) از ریاضیات برای اندازه‌گیری، مدل‌سازی و کنترل ترافیک در در شبکه‌های از راه دور استفاده می‌کند (willinger and paxson, ۱۹۹۸). هدف کلی در مدل‌سازی ترافیک پیدا کردن فرآیندهای تصافی برای نشان دادن رفتار ترافیک است. تلاش‌هایی در شرکت تلفن کپنهاگن در دهه ۱۹۱۰ توسط erlang انجام شد که مشخصه‌های ترافیک تلفن برای تماس‌های جدید و زمان صرف شده برای آن‌ها را با استفاده از توزیع‌های احتمال خاص بدست آورد. erlang مدل‌های ترافیکی را برای تخمین ظرفیت سوئیچ‌های تلفن بکار گرفت تا به احتمال تعداد تماس‌ها در یک بلاک دست یابد. فرمول‌های بلاک بندی erlang کاربرد زیادی در حامل‌های عمومی داشت زیرا تسهیلات تلفن از قبیل سوئیچ کردن و انتقال، نیازمند سرمایه‌گذاری‌های قابل توجهی بودند. بعد از چند دهه، فعالیت‌های erlang باعث استفاده از تئوری صف شد و احمالات را به‌طور عمومی در مهندسی شبکه‌های تلفن بر مبنای سوئیچ بکار برد. نظریه مهندسی ترافیک (مخابرات) برای شبکه‌های بسته‌ای پیشرفت قابل توجهی در چند دهه اخیر داشته‌است (adas, ۱۹۹۷ ; frost and melamed, ۱۹۹۴ ; michiel and laevens, ۱۹۹۷ ; park and willinger, ۲۰۰۰) از قبیل lrd، موجک و برخال چندگانه سپس مدل‌سازی ترافیکی توسط تکنولوژی‌های شبکه‌ای و برنامه‌های چند رسانه‌ای ادامه پیدا کرد. برای مثال تکنولوژی‌های بیسیم اجازه استفاده به تعداد بیشتری از کاربران متحرک را دادند. تحرک داشتن باید به عنوان یک امکان اضافه‌تر برای مدل‌سازی ترافیک در شبکه‌های بیسیم در اختیار کاربران قرار گیرد (thajchayapong and peha, ۲۰۰۶ ; wu, lin, and lan, ۲۰۰۲). مدل‌های ترافیکی فهم بهتری از رفتار شبکه در مواقع ترافیک به ما نشان می‌دهند اما فهم ما در گذر زمان تغییر کرده و بهتر می‌شود. اندازه‌گیری برای مقایسه کارایی واقعی شبکه، مفید و ضروری است. مدل‌های ترافیکی می‌توانند برای حل مشکلات فرضی استفاده شوند، در حالیکه اندازه گیری‌های ترافیکی فقط حقایق جاری را نشان می‌دهند. پیگیری ترافیک، فهم یک فرآیند تصادفی است در حالیکه مدل ترافیکی یک مدل تصادفی است. دنبال کردن ترافیک، دیدگاهی نسبت به یک منبع ترافیکی خاص در اختیار ما قرار می‌دهد اما یک مدل ترافیکی، دیدگاهی از تمام منابع ترافیکی در اختیار ما می‌گذارد. مدل‌های ترافیکی کاربردهای زیادی دارند، سه تا از …
برداشت:
امروزه طراحی شبکه‌های قابل اعتماد و قوی و سرویس‌های بر مبنای شبکه سخت‌تر شده‌است . تنها راه رسیدن به این هدف ، شناخت جزئیات مشخصه‌های ترافیکی شبکه‌است . در شبکه‌های رایانه‌ای ، درخواست‌ها کاملا قابل پیش‌بینی نیستند ، موفقیت یک شبکه وابسته به سرویس‌های مفیدی است که ارائه می‌دهد . یک تخمین درست از کارایی شبکه برای موفقیت هر شبکه‌ای الزامی است . مدل کردن کارایی برای تصمیم‌گیری در مورد کیفیت خدمات نیاز است ؛ بسیاری از مدل‌های ترافیکی بر اساس اندازه‌گیری داده‌های ترافیکی گسترش می‌یابند . اگر مدل‌های ترافیکی در لایه‌های پایین‌تر مشخصه‌های ترافیکی را به درستی دریافت نکند ، نمی‌توانند کارایی مؤثری داشته باشند و نتیجه ممکن است بیشتر یا کمتر از کارایی شبکه باشد ، بنابراین به طراحی شبکه آسیب می‌رساند .